Zkoumání elektroencefalografických prediktorů síťové antikorelace výchozího režimu u zdravých dospělých

Neuropsychiatrické stavy jsou stále více chápány jako poruchy vnitřních funkčních interakcí uvnitř a mezi rozšířenými, distribuovanými mozkovými sítěmi. Vzhledem k nedávným pokrokům v získávání dat z funkční magnetické rezonance (fMRI) a výpočetní analýze je nyní možné spolehlivě zmapovat funkční neuroanatomii mozkových sítí u jednotlivců, což nabízí potenciální cestu pro identifikaci personalizovaných neuroterapeutických cílů. Nicméně léčba zlatým standardem (např. farmakoterapie) v současné psychiatrické praxi nebyly původně navrženy tak, aby se zaměřovaly na specifické interakce mozkové sítě a postrádaly protokoly, které by využívaly taková data na individuální úrovni. Neurofeedback v reálném čase – kdy pacienti pozorují a učí se regulovat vybrané aspekty své vlastní mozkové aktivity – je kandidátským přístupem k osobnímu přizpůsobení normalizace nezdravé komunikace v rámci mozkových sítí a mezi nimi. Aby se však neurofeedback zaměřoval na hlavní mozkové sítě, které při neuropsychiatrických stavech fungují abnormálně, spoléhá se na fMRI, což je nákladný postup zahrnující složité nastavení a zátěž pacienta. Cílem tohoto projektu je vyvinout elektroencefalografický (EEG) "otisk" dynamiky sítě fMRI tak, aby bylo možné použít samotný neurofeedback systém založený na EEG (elektrody umístěné na pokožce hlavy) k přesnému zacílení interakcí v rámci mozkových sítí a mezi nimi. Protože zařízení EEG mohou být přenosná a nabízejí relativně jednoduché nastavení ve flexibilním nastavení, mohl by tento výzkum umožnit škálovatelnou formu síťového tréninku neurofeedbacku, ke kterému by pacienti mohli pravidelně přistupovat. Cílem 1 tohoto výzkumu je identifikovat optimální model vlastností EEG, které predikují "antagonismus" sítě s výchozím režimem založeným na fMRI (DMN) u jednotlivců. Výzkumníci se zaměřují na tento antagonismus DMN, protože je to hlavní rys, který je relevantní pro kognitivní dysfunkci u psychiatrických onemocnění na transdiagnostické úrovni. Vyšetřovatelé budou shromažďovat vysoce kvalitní, simultánní data EEG-fMRI u 24 zdravých dospělých (>100 minut odběru na účastníka), včetně tří podmínek: (1) klidový stav, (2) nepřetržité plnění úkolů a (3) nepřetržité fMRI neurofeedback ze stavů antagonismu DMN. Vyšetřovatelé použijí metody založené na strojovém učení k identifikaci optimálního mapování mezi složkami signálu EEG a antagonismem DMN založeným na fMRI. Dále vyšetřovatelé určí, kolik individuálního odběru EEG-fMRI je potřeba k úspěšné predikci DMN antagonismu z EEG. Cílem 2 výzkumu je otestovat, zda EEG markery antagonismu DMN predikují fluktuace kognitivního výkonu u jednotlivců. Zjištění jako taková by mohla nabídnout ověření behaviorální relevance systému neurofeedbacku EEG, který by se zaměřoval na antagonismus DMN. Pokud bude práce úspěšná, může vést k vývoji dostupného, ​​počítačového psychiatrického nástroje, který lze testovat v klinických podmínkách, ve kterých je ovlivněn antagonismus DMN (a související kognitivní funkce), včetně poruchy pozornosti/hyperaktivity, deprese a schizofrenie.